接着进行逻辑回归项目的训练，我在进行这个训练的过程中，遇到了自己无法解决的问题，在接下来的博客中会提到，我用的解决办法都不适用，最后用到了sklearn库，发现这是真香，完全不用自己造轮子， 但是对于初学者，还是要弄懂里面的原理，才有助于以后的学习。一、导入库和数据集数据集是前两列100个学生的两科成绩，最后一列是是否被大学录取。34.62365962451697,78.0246928153624
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2024-07-01 21:23:47
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自建数据集完成二分类任务（参考文章）1 图片预处理1 .1 统一图片格式找到的图片需要首先做相同尺寸的裁剪，归一化，否则会因为图片大小不同报错RuntimeError: stack expects each tensor to be equal size,
but got [3, 667, 406] at entry 0 and [3, 600, 400] at entry 1pytorch的to
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2024-07-16 15:32:02
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电影评论好坏分类(随笔)加载数据集from keras.datasets import imdb
(train_data, train_labels),(test_data,test_labels) = imdb.load_data(num_words=10000)
##此处10000是为了保留训练数据中前10000个最常出现的单词，并抛弃低频的单词，保证数据不会太大解码评论,将整数转换成单词##
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2024-05-12 20:25:54
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本篇记录一下如何使用bert进行二分类。这里用到的库是pyotrch-pretrained-bert，原生的bert使用的是TensorFlow，这个则是pytorch版本。本篇文章主要参考了基于BERT fine-tuning的中文标题分类实战的代码以及如何用 Python 和 BERT 做中文文本二元分类？的数据。本文的github代码地址：https://github.com/sky9452
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2023-11-14 21:42:31
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前言最近在b站发现了一个非常好的 计算机视觉 + pytorch实战 的教程，相见恨晚，能让初学者少走很多弯路。 因此决定按着up给的教程路线：图像分类→目标检测→…一步步学习用 pytorch 实现深度学习在 cv 上的应用，并做笔记整理和总结。up主教程给出了pytorch和tensorflow两个版本的实现，我暂时只记录pytorch版本的笔记。pytorch官网入门demo——实现一个图像
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2023-08-25 19:01:04
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深度学习（猫狗二分类）题目要求数据获取与预处理网络模型模型原理Resnet背景Resnet原理代码实现模型构建训练过程批验证过程单一验证APP运行结果训练结果批验证结果APP运行结果Tensorboard可视化模型对比可视化结果分析附录resnet网络架构resnet34网络架构 题目要求题目： 猫狗二分类。要求： 利用Pytorch深度学习框架实现对猫狗图片进行分类。说明： 1.学会读取训练集
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2023-09-29 20:20:15
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文章目录源码下载分类网络的常见形式分类网络介绍1、VGG16网络介绍2、MobilenetV2网络介绍3、ResNet50网络介绍a、什么是残差网络b、什么是ResNet50模型分类网络的训练1、LOSS介绍2、利用分类网络进行训练a、数据集的准备b、数据集的处理c、开始网络训练总结 源码下载https://github.com/bubbliiiing/classification-pytorc
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2024-02-02 14:18:05
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二分类问题和多分类问题二分类问题： 分类任务中有两个类别。比如前面感知机识别香蕉还是苹果，一般会训练一个分类器，输入一幅图像，输出该图像是苹果的概率为p，对p进行四舍五入，输出结果为0或者1，这就是经典的二分类问题。多分类问题： 和二分类任务基本相似，最后的输出有多个标签（>=2），需要建立一个分类器
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2023-12-19 22:25:58
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文章链接刘二大人别人的博客，写的不错Pytorch详解NLLLoss和CrossEntropyLosspytorch二分类import numpy as np
import torch
import matplotlib.pyplot as plt
# 加载csv文件数据
xy = np.loadtxt(r'D:\学习资料\pytorch刘二大人课件\PyTorch深度学习实践\diabetes
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2023-09-06 14:03:56
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# Python 二分类数据集的实现
在机器学习中，二分类问题非常常见。例如，我们可以通过某些特征来预测一封邮件是“垃圾邮件”还是“正常邮件”。本文将教你如何使用Python构建一个二分类数据集，并帮助你理解整个流程。
## 流程概述
在开始之前，我们来了解一下整个流程。这一流程可以分为多个步骤：
| 步骤 | 描述 |
|-------|--
要点这次我们也是用最简单的途径来看看神经网络是怎么进行事物的分类. 下图是最终分类的效果建立数据集我们创建一些假数据来模拟真实的情况. 比如两个二次分布的数据, 不过他们的均值都不一样.import torch
import matplotlib.pyplot as plt
import torch.nn.functional as F
# 数据
n_data = torch.ones(100,
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2023-10-12 22:15:29
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目录一、logistic回归原理及要点二、完整代码 一、logistic回归原理及要点（1）回归输出的是预测的数值，而二分类或者多分类输出的是属于某类别的概率，最后取最大概率的那一类别。（2）两种实现神经网络中非线性化的方式：高层API：使用torch.nn.___，例如torch.nn.Sigmoid()
低层API：使用torch.nn.functional.___，例如torch.nn.f
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2023-11-19 08:48:53
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目录MobilenetV2介绍MobilenetV2网络结构1. Depthwise Separable Convolutions2. Linear Bottlenecks3. Inverted residuals4. Model Architecture数据集下载代码实现1. 导入相关库2. 定义超参数3. 数据预处理4. 构造数据器5. 重新定义迁移模型6. 定义损失调整和优化器7. 定义训练
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2024-05-17 18:05:58
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文章目录分类器的输出结果长什么样子（Softmax为例）1 混淆矩阵准备数据绘制2 F1-score3 统计综合分类指标（precision、recall等）4 ROC曲线准备数据绘制5 PR曲线本节代码 我们训练完一个分类模型后，会在测试（验证）集检验模型的性能，涉及到一些模型的评估指标。如：准确率（Accuracy）、混淆矩阵（confusion matrix）、F1-score、ROC曲线
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2023-08-10 13:33:02
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加权(代价敏感)和阈值都是代价敏感学习的有效形式。简单地说，你可以把这两件事想成：加权本质上，有一种说法是，错误分类稀有类的“代价”比错误分类普通类的代价更大。这是在算法级应用于支持向量机、人工神经网络和随机森林等算法。这里的局限性在于算法是否能够处理权重。此外，这方面的许多应用正试图解决更严重的错误分类(例如，将胰腺癌患者归类为非癌症患者)的想法。在这种情况下，即使在不平衡的设置中，也要知道为什
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2023-10-26 15:54:18
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本文将介绍如何使用pytorch和resnet18模型，实现图片二分类网络微调（Fine Tune）的全过程。首先，我们将介绍pytorch的基本概念，包括tensor、autograd、nn.Module以及optimizer。然后，我们将介绍resnet50模型的结构，以及如何使用pytorch的nn.Module模块来定义模型。接下来，我们将介绍如何使用pytorch的nn.Module模块
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2023-07-17 18:11:29
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形式1：输出为单通道即网络的输出 output 为 [batch_size, 1, height, width] 形状。其中 batch_szie 为批量大小，1 表示输出一个通道，height 和 width 与输入图像的高和宽保持一致。在训练时，输出通道数是 1，网络得到的 output 包含的数值是任意的数。给定的 target ，是一个单通道标签图，数值只有 0 和 1 这两种。为了让网络
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2023-09-22 12:24:04
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电影二分类问题通常需要对原始数据进行大量预处理，以便将其转换为张量输入到神经网络中。单词序 列可以编码为二进制向量，但也有其他编码方式。带有 relu 激活的 Dense 层堆叠，可以解决很多种问题（包括情感分类），你可能会经 常用到这种模型。对于二分类问题（两个输出类别），网络的最后一层应该是只有一个单元并使用 sigmoid 激活的 Dense 层，网络输出应该是 0~1 范围内的标量，表示概
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2024-04-18 07:07:20
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在这篇博文中，我们将详细探讨如何使用 PyTorch 实现一个多层感知机（MLP）进行二分类任务。通过解决一个具体问题，来全面揭示技术细节和关键步骤。接下来，我们将从问题背景谈起，逐步深入，涵盖错误现象、根因分析及解决方案等，最终为大家推荐一些优化和预防策略。
### 问题背景
想象一个场景，我们的团队正在开发一个基于图像的分类系统，目标是将图像分为“猫”和“狗”两类。在深度学习中，多层感知机
# PyTorch图像二分类
## 引言
在计算机视觉领域，图像分类是一个重要的任务。图像分类的目标是将输入图像分配给预定义的类别之一。对于二分类任务，我们需要将图像分为两个类别。PyTorch是一个流行的深度学习框架，提供了强大的工具来进行图像分类任务。本文将介绍使用PyTorch进行图像二分类的基本步骤，并提供代码示例。
## 数据集准备
在进行图像分类任务之前，我们首先需要准备一个数据集
原创
2023-12-24 06:52:45
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